L’algoritmo agevola le polizze

Il passaggio dell’intelligenza artificiale dalla fase delle sperimentazioni a quella dell’integrazione nei processi aziendali assume un significato particolare nel settore assicurativo.

Grandi quantità di dati, procedure standardizzate e un’elevata componente documentale rendono infatti possibili applicazioni che vanno dalla valutazione del rischio alla gestione dei sinistri, fino all’assistenza ai clienti. La sfida non è più semplicemente introdurre nuovi strumenti, ma capire dove possano produrre benefici misurabili, mantenendo controllo, sicurezza e responsabilità umana. È su questo terreno che si muove Prima Assicurazioni, che sin dalla nascita ha applicato il machine learning al pricing, per poi estenderne l’impiego ad altre attività.

«Siamo partiti ben prima che si sviluppasse l’IA generativa, puntando sulle opportunità offerte dalla nuova frontiera della tecnologia per misurare in maniera sempre più precisa bisogni e risultati, in modo poi da poter decidere a ragion veduta quali soluzioni portare su scala più ampia», racconta Matteo Luischi, Chief management officer dell’insurtech.

Nel settore assicurativo, l’intelligenza artificiale trova applicazione soprattutto nella validazione della documentazione presentata dai clienti dopo la sottoscrizione della polizza, affiancando gli operatori nei controlli. Nella gestione dei sinistri supporta invece l’associazione dei documenti alle relative pratiche e la precompilazione delle informazioni anagrafiche, riducendo le operazioni manuali.

Un altro fronte riguarda il rapporto con il cliente. Prima Assicurazioni utilizza soluzioni di Voice AI, sistemi capaci di comprendere il linguaggio parlato e interagire vocalmente con gli utenti. La tecnologia diventa così non soltanto uno strumento di automazione interna, ma anche un nuovo possibile canale di interazione.

Le sperimentazioni interessano anche lo sviluppo software, dall’AI assisted coding alla generazione dei test, fino alla documentazione e alle code review, con ricadute positive in termini di produttività, qualità e tempi di sviluppo.

Alla diffusione degli strumenti si affianca il tema della governance. L’azienda ha costituito un AI Hub trasversale e un catalogo centralizzato delle soluzioni utilizzate, con processi di valutazione che coinvolgono privacy, security e compliance. Un tema trasversale a tutti i player di mercato è come trovare un equilibrio tra innovazione e controllo dei rischi. Anche quando algoritmi e modelli generativi entrano nelle attività quotidiane, infatti, la responsabilità dell’output rimane umana. Un principio destinato ad assumere un peso crescente con l’ingresso di queste tecnologie nei processi ordinari del settore assicurativo.